图像复原的实现（MATLABGUI）

我不是女神ヾ 2024-04-03 10:52 79阅读 0赞

1.使用环境：  
软件环境：MATLAB R2014b  
硬件环境：CPU：Intel®Core™i5-5200U CPU  
内存：4.00GB  
硬盘：SSD ST510 512G  
显卡：AMD Radeon R7 M265 Series  
编程语言：MATLAB  
2.操作流程图：  
![在这里插入图片描述][b52245a3d48249e6aab64b98ac0dd47d.png]

3.可进行操作：  
读取图片、撤销上一步操作、保存图片、运动模糊、图像复原(包括直接逆滤波、维纳滤波、Lucy-Richardson算法、约束最小二乘法、盲去卷积)、对比度调整、辅助功能、退出系统。

function R=imnoise2(type,M,N,a,b)%type是函数类型，M*N是噪声数组的大小，a,b为两个参数
    %设置默认值
    if nargin==1%如果函数的输入参数为1，则默认a=0;b=1;M=1;N=1
        a=0;b=1;
        M=1;N=1;
    elseif nargin==3%如果函数的输入参数为3，则默认a=0;b=1
        a=0;b=1;
    end
    %开始运行程序
    switch lower(type)
        case 'gaussian'%如果是高斯类型，执行下面方程
            R=a+b*randn(M,N);
        case 'salt & pepper'%如果是焦盐类型，当输入参数小于等于3，a=0.05,b=0.05
            if nargin<=3
                a=0.05;b=0.05;
            end
            %检验Pa+Pb是否大于1
            if(a+b)>1
                error('The sum Pa+Pb must be not exceed >1')
            end
            R(1:M,1:N)=0.5;
            X=rand(M,N);%(0,1)范围内产生一个M*N大小的均匀随机数组
            c=find(X<=a);%寻找X中小于等于a的数，并赋值为0
            R(c)=0;
            u=a+b;
            c=find(X>a & X<=u);%寻找X中大于a并小于等于u的数，并赋值为1
            R(c)=1;
        case 'lognormal'%对数正态类型，当输入参数小于等于3，a=1,b=0.25,执行下面方程
            if nargin<=3
                a=1;b=0.25;
            end
            R=a*exp(b*randn(M,N));
        case 'rayleigh'%瑞利类型，执行下面方程
            R=a+(-b*log(1-rand(M,N))).^0.5;
        case 'exponential'%指数类型，执行下面方程
            if nargin<=3%如果输入参数小于等于3，a=1
                a=1;
            end
            if a<=0%如果a=0,错误类型
                error('Parameter a must be positive for exponential type.')
            end
            k=-1/a;
            R=k*log(1-rand(M,N));
        case 'erlang'%厄兰类型，如果输入参数小于等于3，a=2，b=5
            if nargin<=3
                a=2;b=5;
            end
          if(b~=round(b)|b<=0)%如果b=0,错误类型
              error('Param b must a positive integer for Erlang.')
          end 
          k=-1/a;
          R=zeros(M,N);
          for j=1:b
              R=R+k*log(1-rand(M,N));
          end
        otherwise%如果不是以上类型，输出未知分配类型
            error('Unknown distribution type.')
    end

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